sparksql kudu truncate

根据提供的引用内容，没有直接回答“sparksql kudu truncate”的信息。但是，可以根据引用和引用提供的信息，回答如下问题：“Spark如何使用Kudu进行数据操作？”

Spark可以通过Kudu的API或者Spark-Kudu Connector来操作Kudu表。使用Spark-Kudu Connector可以方便地在Spark中使用Kudu表，而不需要编写额外的代码。具体步骤如下：

1. 在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.kudu</groupId>
    <artifactId>kudu-spark2_2.11</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>

2. 使用SparkSession创建一个KuduContext对象：

import org.apache.kudu.spark.kudu._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("KuduExample")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

val kuduContext = new KuduContext("kudu.master:7051", spark.sparkContext)

3. 使用KuduContext对象创建一个Kudu表：

import org.apache.kudu.client.CreateTableOptions
import org.apache.kudu.spark.kudu._

val tableName = "my_table"
val schema = StructType(Seq(
  StructField("key", StringType),
  StructField("value", IntegerType)
))
val keys = Seq("key")
val options = new CreateTableOptions()
options.addHashPartitions(keys.asJava, 3)
kuduContext.createTable(tableName, schema, keys, options)

4. 使用KuduContext对象将数据写入Kudu表：

import org.apache.spark.sql._

val data = Seq(
  Row("foo", 1),
  Row("bar", 2),
  Row("baz", 3)
)
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)
val df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
kuduContext.insertRows(df, tableName)

5. 使用KuduContext对象从Kudu表中读取数据：

val kuduDF = spark.read.options(Map("kudu.master" -> "kudu.master:7051", "kudu.table" -> tableName)).kudu
kuduDF.show()

以上是使用Spark-Kudu Connector进行Kudu表的操作的基本步骤。至于“truncate”操作，可以使用KuduContext对象的truncateTable方法来清空Kudu表中的数据。